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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
211
Arbor提供自主优化（AO）循环，用于针对可量化目标持续迭代改进复杂的工件，例如模型、智能体或数据管道。它采用假设树精炼（HTR）方法，将研究过程结构化为持续的假设树，追踪每次实验的假设、洞察和证据。该系统特别适用于长周期的优化任务，并通过保留的测试集来防止过拟合，确保优化过程的累积性和可审计性。
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RAG向量及嵌入弱点评估

assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
该技能用于对检索增强生成（RAG）系统和向量数据库进行安全审计。它重点检测嵌入模型是否易发生反演、是否存在跨租户数据泄露，以及知识库是否容易被污染，是满足OWASP LLM08:2025等安全标准的关键工具。
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RAG流程提示注入安全测试

testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
435
本技能提供全面的安全测试方法，用于检测检索增强生成（RAG）流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入，以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具，可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性，确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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持续目标循环代理编排

goal-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
492
该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。
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自然语言浏览器意图执行

browser-intent
ruvnet/ruflo
64
这是一个基于自然语言的浏览器自动化工具。它允许用户用日常语言描述目标操作（如“点击登录按钮”、“填写搜索框内容”），无需编写复杂的CSS选择器。通过结合大型语言模型（LLM）能力，可以驱动浏览器执行多步骤的复杂交互，特别适用于元素选择难以定位或结构不稳定的网页。
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顶会AI实验设计与审计指南

aaai-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
472
本指南提供了一套完整的AI实验设计和审计流程，适用于顶级AI会议投稿。它指导研究人员如何构建强有力的实验证据，涵盖基线对比、消融实验、鲁棒性测试、统计分析和可复现性报告。使用此流程确保所有AI贡献都得到充分、严谨的实证支持，提升论文的科学可信度和可解释性。
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多智能体博弈实验审计指南

aamas-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本指南为多智能体系统和博弈理论研究提供了严谨的实验设计和审计框架。它指导研究人员如何设计实验来验证系统间的“交互”机制（如达到纳什均衡、合作机制等），而非仅仅测试单一智能体的性能，强调对抗性测试和统计报告的严谨性。
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多智能体主题选择与投稿指南

aamas-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
488
本指南帮助研究人员确定多智能体AI研究的最佳投稿期刊或会议（如AAMAS、NeurIPS、ICML等）。它强调研究核心必须是智能体之间的“交互结果”（如机制设计、协调或谈判），而非简单地将单智能体方法放入多智能体测试环境。用于在撰写论文前，精炼研究框架和定位目标领域。
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自然语言处理实验设计规范

acl-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
455
本指南为研究人员提供了设计和审计顶会级NLP实验的全面规范。内容涵盖如何建立可信赖的基准线、确保评估的广度、执行严格的统计检验（如显著性和方差）、控制数据污染，以及如何构建详细的功能性错误分析，确保AI研究的可靠性。
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ACM多媒体论文选题指南

acmmm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
212
本指南帮助研究人员判断项目核心是跨模态融合、媒体系统升级还是人类中心的应用，从而决定其最适合投稿的顶级会议（如ACM MM、CVPR、ACL等）或期刊，避免单一模态的误投。
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语言模型论文投稿定位指南

colm-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
100
本指南帮助研究人员判断其语言模型（LM）研究的最佳投稿目标。它提供“研究对象测试”，帮助判断LM本身是否是研究重点，而非任务中的工具。此外，它还详细对比了COLM与ACL、NeurIPS等顶级会议的侧重点，确保文章定位准确，提高发表成功率。
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CoRL投稿论文主题选择指南

corl-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南为研究人员提供了一套判断其具身智能或机器人项目是否适合投稿CoRL（机器人学习大会）的系统性筛查工具。它提出了双轴测试，要求作者判断“学习成果是否是核心贡献”和“是否需要具身环境验证”，从而科学地选择最合适的顶级会议或期刊。
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